Evaluez-vous les données avec précision ? Voici 7 façons de l'améliorer.

La qualité des données est essentielle pour fournir des analyses fiables auxquelles les utilisateurs et les décideurs font confiance. Les organisations doivent évaluer leurs données pour s'assurer qu'elles répondent à leurs normes de qualité. La gestion de la qualité des données (GQD) est la pratique qui consiste à utiliser les données pour servir les objectifs d'une organisation avec souplesse et agilité. Une évaluation peut également mettre en évidence des lacunes dans les données, telles que des informations manquantes, qui doivent être comblées afin d'améliorer la qualité des données. Voici sept façons d'améliorer l'évaluation des données :

1. Évaluer l'exhaustivité. La complétude des données est l'exhaustivité ou l'intégralité d'un ensemble de données. Elle peut être mesurée en pourcentage de toutes les données requises qui sont actuellement disponibles dans l'ensemble de données. Il est important de noter que des informations non essentielles peuvent manquer sans que les données soient incomplètes. Par exemple, des données qui ne contiennent pas le numéro de téléphone d'un client n'auront probablement pas d'impact sur les campagnes d'e-mailing. De même, la réalisation d'analyses sur des données de vente au cours d'une période donnée ne sera pas affectée par des informations manquantes en dehors des dates spécifiées. Cependant, pour que les données soient complètes, elles doivent contenir des valeurs pour tous les champs nécessaires à l'analyse envisagée.
2. Assurer la cohérence. Les données doivent être les mêmes pour toutes les utilisations et applications. Cela signifie que, quel que soit l'endroit où les données sont stockées ou utilisées - sur lesur site, dans les nuages, dans les applications ou dans les bases de données - elles doivent être cohérentes. Par exemple, les données clients de l'entrepôt de données doivent être identiques à celles d'un système de gestion de la relation client (CRM). Les incohérences peuvent résulter de silos de données, d'informations obsolètes ou d'informations saisies différemment par les utilisateurs, comme un nom de client saisi avec différentes orthographes, telles que "John" et "Jonathan". Le test de plusieurs ensembles de données permet de déterminer la cohérence.
3. Confirmer l'actualité. Les organisations veulent disposer des données les plus précises possibles au moment où elles sont utilisées. Les bonnes données doivent également être facilement accessibles lorsqu'elles sont nécessaires, y compris pour une utilisation en temps réel ou quasi réel. La valeur et la précision des données peuvent se déprécier avec le temps. Par exemple, les données relatives aux habitudes d'achat antérieures à la COVID-19 peuvent ne plus être pertinentes. Des données actuelles et précises aident les parties prenantes à prendre les meilleures décisions éclairées, à découvrir des tendances nouvelles et émergentes et à automatiser les processus. C'est là que la bonne plateforme de données apporte de la valeur : elle met des données intégrées et opportunes à la disposition de tous ceux qui en ont besoin.
4. Valider l'exactitude. Les données doivent être correctes, c'est-à-dire qu'elles doivent contenir les bonnes informations dans tous les champs requis, tels que les détails du profil du client ou les spécifications du produit. Les champs peuvent inclure tout ce qui est nécessaire, de la date de naissance d'un client à sa localisation géographique, en passant par ses numéros de vente et les dates de vente correspondantes. Les données ont une incidence sur des domaines d'activité tels que le marketing, la facturation et la conception des produits. Des données inexactes faussent l'analyse, c'est pourquoi elles doivent être correctes et complètes. L'exactitude des données peut être validée en comparant un ensemble de données à une source vérifiée ou authentique. Le maintien d'un programme efficace de gouvernance données contribue à garantir l'exactitude des données.
5. Déterminer l'intégrité. Les données utilisées pour l'analyse doivent répondre aux normes de gouvernance la qualité des données de l'organisation afin de garantir leur intégrité, c'est-à-dire l'exactitude et la cohérence des données tout au long de leur cycle de vie. Chaque fois que des données sont dupliquées ou déplacées, l'intégrité peut être compromise par la perte d'informations ou la déconnexion des relations entre les attributs. Par exemple, un système de gestion de la relation client qui perd une partie du profil d'un client, comme un numéro de téléphone portable ou une adresse électronique, a des données dont l'intégrité est compromise. L'intégrité des données permet aux organisations de tracer et de relier les données. Les contrôles de qualité des données permettent de vérifier leur intégrité.
6. Validité des mesures. Les données doivent correspondre à l'utilisation prévue de l'ensemble de données, qu'il s'agisse d'informations analytiques ou d'un autre objectif, et doivent également respecter les règles définies par l'organisation pour les données. Les données validées peuvent inclure des informations qui correspondent à des types de données, des formulaires, des plages numériques ou des champs de données obligatoires spécifiques, tels que des mois de naissance compris entre 1 et 12 ou des codes postaux contenant le bon nombre de chiffres. Les données doivent être validées après une migration, comme le transfert d'ensembles de données d'une infrastructure sur site vers le cloud. La mise en œuvre de règles de validation des données permet de s'assurer que les données répondent aux exigences de l'organisation.
7. Évaluer l'unicité. L'unicité permet d'identifier les cas de duplication des données en déterminant si la même information existe plusieurs fois dans le même ensemble de données. Par exemple, si une liste de 500 clients contient des données concernant plus de 500 personnes, il y a duplication des données. Le nettoyage des données et les processus de déduplication permettent de résoudre ce problème.

Garantir la qualité des données pour une analyse fiable des données

L'évaluation des données est de plus en plus importante à mesure que les volumes de données continuent d'augmenter et que les sources de données se développent. La mise en place de processus d'évaluation et de gestion des données permet à l'entreprise de se fier aux résultats de l'analyse des données, y compris de l'analytique avancée. Des données à jour, exactes et complètes améliorent également le délai de valorisation. S'il faut un temps anormalement long pour obtenir des résultats analytiques à partir d'un ensemble de données, il y a probablement un problème de qualité des données. L'audit et l'évaluation des données permettent d'identifier les problèmes et de déterminer si un ensemble de données est adapté à un objectif spécifique, tel que l'analytique avancée. En outre, un audit peut permettre d'identifier les modifications apportées aux données, par exemple lorsque l'adresse, l'adresse électronique ou le numéro de téléphone d'un client ont été mis à jour.

Utiliser une plateforme de données moderne pour garantir la qualité des données

L'un des moyens de maintenir la qualité des données dans l'ensemble de l'organisation consiste à rassembler toutes les données sur une plateforme unique où elles sont régies par des processus établis. La gouvernance données permet de s'assurer que les données respectent les normes de conformité et de qualité. Le profilage des données contribue également à la qualité des données en identifiant la structure, le contenu et le formatage des données afin qu'elles puissent être évaluées et améliorées.

Actian offre des solutions modernes et faciles à utiliser pour évaluer et utiliser les données. La plateforme de données Actian rend les données intégrées facilement accessibles à tous ceux qui en ont besoin. La plateforme de confiance offre une expérience unifiée pour l'ingestion, la transformation, l'analyse et le stockage des données, et garantit que les données sont complètes et conformes à l'aide de règles de qualité des données.

Ressources complémentaires :

• Qu'est-ce que la gestion de la qualité des données ?
• Trois étapes pour une meilleure gestion des données en 2023
• Qu'est-ce que la gestion du cycle de vie des données ?

À propos d'Actian Corporation

Actian facilite l'accès aux données. Notre plateforme de données simplifie la façon dont les gens connectent, gèrent et analysent les données dans les environnements cloud, hybrides et sur site . Avec des décennies d'expérience dans la gestion des données et l'analyse, Actian fournit des solutions de de haute performance qui permettent aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données. Actian est reconnu par les principaux analystes et a reçu des prix de l'industrie pour sa performance et son innovation. Nos équipes partagent des cas d'utilisation éprouvés lors de conférences (par exemple, Strata Data) et contribuent à des projets à code source ouvert. Sur le blog d'Actian, nous abordons des sujets tels que l'ingestion de données en temps réel, l'analyse de données, la gouvernance données, la gestion des données, la qualité des données, l'intelligence des données et l'analyse pilotée par l'IA.